アルゴリズムタグで2位（50冊中）。Zenn・Qiitaなどの8記事で紹介され、全期間では同率87位（言及のある1,753冊中、時点）。
- 紹介記事
- 8件
- 媒体別
- Qiita 6・企業テックブログ 2
- 初めての紹介
- 最新の紹介
この本を選ぶ前に
- 対象読者
- 学部でアルゴリズムを履修済みで、オーダー単位の計算量削減を実践したい人 根拠: SE 3年目で読んだ技術書52冊
- 出版年
- （約2年前）
- タグ内の順位
- アルゴリズムタグで2位（50冊中・紹介記事数の順）
- 注意点
- 初心者の段階で読んでも身にならず、途中でやめたとする記事がある 根拠: エンジニアのインターンが技術書を30冊くらい読んでみたので、ゆるくまとめてみた
- 現代では読者を選ぶとし、教科書や近年の競プロ本のほうが目的に合う場合があるとする記事がある 根拠: SE 3年目で読んだ技術書52冊
対象読者・難易度・注意点は、紹介記事の内容をもとにAIがまとめたものです（根拠記事へのリンクつき）。出版年・順位・代わりの本は書誌と集計データから出しています。
別の版
紹介記事の件数・順位は、すべての版の紹介をまとめて数えています（同じ記事が複数の版を紹介していても1件）。
紹介の推移
2014年下期から2026年上期までの24期のうち7期で紹介されています。直近の2026年上期は紹介がありませんでした（本を紹介した記事は93記事）。
数値を表で見る
| 期間 | この本 | 全体 | 割合 |
|---|---|---|---|
| 2026年上期 | 0記事 | 93記事 | 0% |
| 2025年下期 | 0記事 | 137記事 | 0% |
| 2025年上期 | 0記事 | 127記事 | 0% |
| 2024年下期 | 0記事 | 160記事 | 0% |
| 2024年上期 | 1記事 | 120記事 | 1%未満 |
| 2023年下期 | 0記事 | 132記事 | 0% |
| 2023年上期 | 1記事 | 93記事 | 1% |
| 2022年下期 | 0記事 | 95記事 | 0% |
| 2022年上期 | 0記事 | 71記事 | 0% |
| 2021年下期 | 1記事 | 68記事 | 1% |
| 2021年上期 | 0記事 | 47記事 | 0% |
| 2020年下期 | 0記事 | 67記事 | 0% |
| 2020年上期 | 1記事 | 37記事 | 3% |
| 2019年下期 | 2記事 | 40記事 | 5% |
| 2019年上期 | 0記事 | 27記事 | 0% |
| 2018年下期 | 0記事 | 14記事 | 0% |
| 2018年上期 | 0記事 | 9記事 | 0% |
| 2017年下期 | 0記事 | 14記事 | 0% |
| 2017年上期 | 1記事 | 9記事 | 11% |
| 2016年下期 | 0記事 | 3記事 | 0% |
| 2016年上期 | 0記事 | 4記事 | 0% |
| 2015年下期 | 0記事 | 4記事 | 0% |
| 2015年上期 | 0記事 | 8記事 | 0% |
| 2014年下期 | 1記事 | 4記事 | 25% |
「全体」は、その期に公開され、いずれかの本を紹介した記事の数（ZennとQiitaへの同時投稿は1本と数える）。
紹介記事から読み取れること
8件の紹介記事の内容をもとにAIがまとめたものです（根拠記事 4件・生成日 ）。各項目に根拠記事へのリンクがあります。
この本の特徴
- アルゴリズム設計に加え、正当性の検証やアルゴリズム以外の高速化も扱う点である根拠: SE 3年目で読んだ技術書52冊
- メモリ節約やコンパイラの最適化も話題として取り上げられている点である根拠: SE 3年目で読んだ技術書52冊
- アルゴリズムを学ぶ理由や必然性を学べると紹介されている点である
言及記事から読み取れる傾向
段階的な読書リストに挙げられ、効率の良いアルゴリズムの理解とコードへの反映を目標とする箇所に位置づけられている
初心者にはまだ早いとの評価があり、アルゴリズムの実践を積んでから読む内容だろうと見込まれている
学部でアルゴリズムを履修済みの人に向けられ、現代では読者を選ぶとの評価もある
根拠: SE 3年目で読んだ技術書52冊
こんな人におすすめ
対象レベル: 学部でアルゴリズムを履修済みの人
前提知識:
- 学部でのアルゴリズム履修
※ この情報は8件の技術記事からAIが分析・生成したものです。表示している分析項目には根拠記事へのリンクがあります。読者の逐語引用ではありません。 実際の内容は書籍でご確認ください。
紹介している記事
いいね数順 · 8件記事ごとの説明は、記事本文のうちこの本に触れた部分をAIが要約したもので、筆者の原文ではありません。
- 【Webエンジニアど素人から３年生ぐらいになるまでに読むと良い本】を段階的にまとめた Qiita · JunyaShibato · · いいね 2,559
紹介された版: 初版（2014年）
本書を、フロントエンドやバックエンドのエンジニア、QA寄りの人に向けた段階的な読書リストに挙げている。該当箇所では、効率の良いアルゴリズムとは何かを理解し、その理解を実際のコードに反映できるレベルを目標として示している。本書は、その目標に対応する本として位置づけられている。
- エンジニアのインターンが技術書を30冊くらい読んでみたので、ゆるくまとめてみた Qiita · Shiruba · · いいね 463
紹介された版: 初版（2014年）
プログラミング全般への興味からアルゴリズム関連書を読む中で本書にも手を伸ばしたが、初心者の自分には読んでも身にならないと判断し、途中で読むのをやめたと述べている。アルゴリズムの実践をある程度積んでから読めば、目から鱗の内容だろうと見込む一方、当時の自分にはまだ早かったと評価している。
- SE 3年目で読んだ技術書52冊 Qiita · BinomialSheep · · いいね 77
紹介された版: 初版（2014年）
アルゴリズム設計を中心に、正当性の検証やアルゴリズム以外の高速化も扱う本だと紹介している。古典的な内容を個人的には面白く読んだ一方、現代では読者を選ぶと評価する。オーダー単位の計算量削減を実践でき、学部でアルゴリズムを履修済みの人に勧めている。メモリ節約やコンパイラの最適化の話題は新鮮で勉強になるが、そうでなければ情報科学の教科書や近年の競プロ本の方が目的に合うとしている。
- エンジニアに転向して１年で開発チームのリーダーになるまでに勉強したことをまとめる Qiita · Umehara Hodaka · · いいね 14
紹介された版: 初版（2014年）
アルゴリズムの学習で本書を含む書籍を一通り取り上げている。実務でアルゴリズムに大きく気を配る場面はそれほど多くないとしつつ、学んでおくことで、普段の実装でも計算量などを意識できるようになると述べている。この評価はアルゴリズムの学習全体についてのもので、本書固有の章や内容ではなく、実務での必要性に対する留保と、日常の実装への学びの活用を記している。
- プログラマのモチベをアゲる本 7選 Qiita · Shaun Mackenzie · · いいね 9
紹介された版: 初版（2014年）
プログラマのモチベーションを高める本として本書を挙げ、プログラマとしてワンランク上を目指すために、アルゴリズムの必然性を学べると紹介している。アルゴリズムを学ぶ理由や、その必要性を理解することが、より高い水準を目指す際の学びとして示されている。
- リーダブルコードの感想などまとめ Qiita · 矢島 達朗 · 紹介された版: 初版（2014年）
- 現役エンジニアが「4月入社の新人エンジニア」におすすめする書籍17冊 企業テックブログ · paiza ·
紹介された版: 初版（2014年）
筆者らは、古典ながらエレガントなプログラムを書く際の助言や手法が載っており、アルゴリズムの大切さがよく分かる本と紹介している。ベストなプログラムに至る過程が擬似コードや図表で示され、どう考えていくべきかを知れるとし、アルゴリズムやデータ構造を学びたい人に向くとしている。
- 初心者でもアルゴリズムの学習ができる入門本とサイト一覧 企業テックブログ · paiza ·
紹介された版: 初版（2014年）
アルゴリズムとデータ構造の入門本として挙げている。試行錯誤を経て最終的なプログラムに行き着く思考の過程が、文章、擬似コード、図表で書かれており、どのようなアプローチで考えればよいかが分かるとしている。アルゴリズムの大切さがよく分かる本だと述べている。
この本について
探索・ソート・データ構造を題材に、要求や利用できる資源、実行環境を踏まえてアルゴリズムを組み立てる考え方を学ぶ本である。プログラマーが実際に扱った問題をもとに、個々の手法だけでなく、問題に応じて適切な方法を選ぶための原則を説明する。アルゴリズムの必要性を理解し、計算量を意識して実装するための学習にもつながる。高級言語でプログラムを書ける読者を対象とし、設問や読書案内も含む。
楽天ブックスの商品説明と紹介記事をもとにAIが要約したものです。原文の転載ではありません。